यह GPUArrays नाम का विंडोज ऐप है, जिसका नवीनतम संस्करण v11.2.3sourcecode.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
GPUArrays नामक इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट:
GPUसरणी
विवरण:
जूलिया के विभिन्न GPU बैकएंड के लिए पुन: प्रयोज्य GPU सरणी कार्यक्षमता। यह पैकेज जूलिया के AbstractArray इंटरफ़ेस का प्रतिरूप है, लेकिन GPU सरणी प्रकारों के लिए: यह नए GPU सरणी प्रकारों के विकास को गति देने के लिए कार्यक्षमता और टूलिंग प्रदान करता है। यह पैकेज अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं है! इसके बजाय, आपको GPUArrays.jl पर निर्मित पैकेजों में से किसी एक का उपयोग करना चाहिए, जैसे कि CUDA.jl, oneAPI.jl, AMDGPU.jl, या Metal.jl।
विशेषताएं
- यह पैकेज जूलिया के एब्सट्रेक्टएरे इंटरफ़ेस का प्रतिरूप है
- यह नए GPU सरणी प्रकारों के विकास को गति देने के लिए कार्यक्षमता और टूलिंग प्रदान करता है
- यह पैकेज अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं है!
- आपको GPUArrays.jl पर आधारित पैकेजों में से किसी एक का उपयोग करना चाहिए
- CUDA.jl, oneAPI.jl, AMDGPU.jl, या Metal.jl
प्रोग्रामिंग भाषा
जूलिया
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/gpuarrays.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी एक निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।